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第一篇　语音信号处理基础1

第一章　绪论1

1.1　语音信号处理概述1

1.2　语音信号处理的发展概况3

1.3　本书的内容5

第二章　语音信号处理的基础知识6

2.1　概述6

2.2　语音产生的过程6

2.3　语音信号的特性9

2.4　语音信号产生的数字模型15

2.5　语音感知21

第二篇　语音信号分析23

第三章　语音信号的时域分析23

3.1　概述23

3.2　语音信号的数字化和预处理24

3.3　短时能量分析27

3.4　短时过零分析31

3.5　短时相关分析34

第四章　语音信号的短时傅里叶分析40

4.1　概述40

4.2　短时傅里叶变换40

4.3　短时傅里叶变换的取样率47

4.4　语音信号的短时综合49

4.5　语谱图53

第五章　语音信号的同态滤波及倒谱分析55

5.1　概述55

5.2　同态信号处理的基本原理55

5.3　复倒谱和倒谱57

5.4　语音信号两个卷积分量复倒谱的性质58

5.5　避免相位卷绕的算法60

5.6　语音信号复倒谱分析实例65

第六章　语音信号的线性预测分析69

6.1　概述69

6.2　线性预测分析的基本原理69

6.3　线性预测方程组的建立72

6.4　线性预测分析的解法（一）——自相关法和协方差法73

6.5　线性预测分析的解法（二）——格型法78

6.6　线性预测分析应用——LPC谱估计和LPC复倒谱83

6.7　线谱对（LSP）分析88

6.8　极零模型90

第七章　语音信号的矢量量化93

7.1　概述93

7.2　矢量量化的基本原理94

7.3　失真测度96

7.4　最佳矢量量化器和码本的设计98

7.5　降低复杂度的矢量量化系统101

7.6　语音参数的矢量量化105

第八章 隐马尔可夫模型（HMM）107

8.1　概述107

8.2　隐马尔可夫模型的引入108

8.3　隐马尔可夫模型的定义110

8.4　隐马尔可夫模型三项问题的求解112

8.5 HMM的一些实际问题114

第九章　语音检测分析116

9.1　基音检测116

9.2　共振峰估值126

第三篇　语音信号处理技术与应用134

第十章　语音编码（一）——波形编码134

10.1　概述134

10.2　语音信号的压缩编码原理135

10.3　脉冲编码调制（PCM）及其自适应137

10.4　预测编码及其自适应APC141

10.5　自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）及自适应增量调制（ADM）144

10.6　子带编码（SBC）146

10.7　自适应变换编码（ATC）149

第十一章　语音编码（二）——声码器技术及混合编码152

11.1　概述152

11.2　声码器的基本结构153

11.3　相位声码器和通道声码器154

11.4　同态声码器157

11.5　线性预测声码器160

11.6　混合编码162

11.7　各种语音编码方法的比较167

11.8　语音编码的性能指标和质量评价169

第十二章　语音合成172

12.1　概述172

12.2　语音合成原理174

12.3　共振峰合成176

12.4　线性预测合成180

12.5　专用语音合成硬件及语音合成器芯片182

第十三章　语音识别186

13.1　概述186

13.2　语音识别原理189

13.3　动态时间规整191

13.4　有限状态矢量量化技术194

13.5　孤立词识别系统197

13.6　连续语音识别200

第十四章　说话人识别205

14.1　概述205

14.2　特征选取206

14.3　说话人识别系统的结构208

14.4　说话人识别中的识别方法209

第十五章　语音增强213

15.1　概述213

15.2　语音特性、人耳感知特性及噪声特性214

15.3　滤波器法215

15.4　非线性处理218

15.5　减谱法219

15.6　自相关相减法221

15.7　自适应噪声对消222

15.8　基于子波分析技术的语音增强简介225

第十六章　人工神经网络在语音信号处理中的应用227

16.1　概述227

16.2　神经网络的基本概念228

16.3　神经网络的模型结构230

16.4　语音信号处理中神经网络与传统方法的结合234

16.5　神经网络语音合成237

16.6　神经网络语音识别238

16.7　神经网络说话人识别241

16.8　神经网络语音增强242

参考文献244

汉英名词术语对照249